La misión de SETI fundada en 1984, tiene como misión escanear el cielo en busca de señales de radio extraterrestres que puedan pertenecer a civilizaciones espaciales. Hasta la actualidad no ha arrojado pistas convincentes, pero un artículo en Nature Astronomy sugiere que el uso de inteligencia artificial de autoaprendizaje puede cambiar eso.
Utilizando datos del radiotelescopio recopilados desde 2016, los algoritmos de aprendizaje automático analizaron más de 480 horas de datos de 820 estrellas e identificaron ocho señales interesantes que los algoritmos anteriores no detectaron.
Las transmisiones inalámbricas de datos desde el espacio son un recurso valioso, pero a menudo se confunden con nuestras propias señales inalámbricas en la Tierra. Según Peter Ma, autor del artículo, la señal de interés extraída de esta neblina es una señal de deriva Doppler de banda estrecha que se origina en una fuente extraterrestre. Encontrar estas señales en sus datos es como buscar una aguja en un pajar. Toma tiempo y esfuerzo, pero el aprendizaje automático puede ayudar aquí.
Ma y sus colegas diseñaron una red neuronal para identificar y clasificar lo que parecían ser las características más importantes de los datos SETI mientras intentaban filtrar la interferencia del suelo.
Explorar estos datos usando redes neuronales no solo es el doble de rápido que los algoritmos tradicionales, sino que también permite un pensamiento innovador que los algoritmos dirigidos por humanos luchan por lograr, dice Ma.
La red neuronal de Ma y sus colegas pudo encontrar ocho señales únicas escondidas en los datos que podrían provenir de fuentes extraterrestres, pero la investigación para confirmarlos aún está en curso. Un análisis más detallado puede confirmar que estas fuentes no se limitan a la Tierra, pero eso no significa que los científicos sepan exactamente con qué tecnologías se relacionan.
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